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4.NFT 微观趋势及现象分析
根据NFTGo.io的全球实时NFT市场数据,目前符合收录已经达到4,888个藏品和39,669,418个NFTs,以下均以“发行并达到NFTGo.io收录”标准进行统计分析,2022年度每月新发行的NFT项目约为315个,平均每日发行10个新项目,新增项目整体发展趋势呈平稳增长态势。即便在市场行情整体下行的背景下,NFT的发行数量的平均每月增速依旧可以维持在11.86%。
NFT项目每日发行走势(达到NFTGo.io收录)
市场行情会影响NFT项目的发行节奏,项目发行数量在3月出现略微减少,但从总体情况上来看,今年发行NFT项目较为平均分布在各个月份。
2022年新发行项目分布月份,数据来源:NFTGo.io
本年度新发行的项目较为平均的分布在各个月份,其中新增项目速率在今年的第四季度达到最大。
一方面归因于发行流程的模板化让许多项目的上新速度加快,另一方面归因于行业的发展让收录标准更加规范化,如NFTGo.io上线的清洗交易过滤功能、OpenSea推出的虚假项目识别,越来越多的项目方正在促使行业走更加安全正规,让虚假交易、恶意欺诈、存在风险的NFT项目更难进入交易者的视野,这也同时让越来越多设计完备、符合行业规范的NFT项目大批量进入市场。
涉嫌清洗交易的前十名项目,数据来源:NFTGo.io
集合的市值区间分布,数据来源:NFTGo.io
我们将所有项目按照市值大小进行分层,数据发现,市场上有大约21%的项目市值大于1K ETH,而绝大多数项目聚焦在100-500ETH市值区间。NFT市场中长尾效应明显,只有2%的项目市值超过10kETH,而这些项目占据了市场中大部分的市值。
Collection的交易量区间分布,数据来源:NFTGo.io
在交易量方面,大部分的交易量位于100~500ETH之间,占比约为43%。而只有4%的项目过往总交易量超过1万ETH。在2022下半年,我们经常看到交易量在20ETH左右的项目也可以登上OpenSea的热门排行榜。在当前市场行情下,小项目难以达到较高的交易量,市场中多数交易行为依旧集中在头部优质项目中。
不同价格NFT的分布图,数据来源:NFTGo.io
按照不等距区间进行统计,目前市场上Floor Price ≤ 0.1ETH的项目最多,占到总项目数的74%,其次0.1~1ETH占比20%,1~10ETH占比5%,而大于10ETH的项目仅占到总项目数的1%,整体NFT价格的分布呈现出“价格越贵、项目越少”的特点,而正是这些少量的高市值项目构成了NFT市场的主体。
上表为具有有效交易量但价格异常高昂的NFT的项目,通过对比可以发现它们多具有一些共同性:首先是低挂单量和钱包分布度较低,意味着这些项目的少数持有人拥有较多数NFT,筹码分布较为集中。第二是项目一经发行便在高位价格进行交易换手,如下图在Deafbeef在发行之后便处于50ETH,目前的挂单率仅为3.59%。
https://nftgo.io/collection/deafbeef-v2
我们将价格区间根据密度分为几个区间,每个区间内再次呈现了“长尾效应”。
其中在0~0.1ETH以下的区间中,0~0.01ETH的项目占了47%,为1554个,其余价格区间价格依次减少并分布在尾部,再如:0.1~1ETH的NFT项目中,0.1~0.2ETH的项目最多,为335个;1~10ETH的NFT项目中,1~2ETH的项目最多,为94个。
不同价格区间的NFT项目数量,数据来源:NFTGo.io
为什么每个区间靠近开端价格的项目最多?
这种现象的影响因子较多,但从数据对比来看:一是与项目的初始发行价格相关,大多数项目的发行价格处于0~0.15ETH;二是每个区间等级存在阻力数值,比如0.1ETH、1ETH、10ETH等整数价格,一些NFT项目的价格在触及这些数值时会遇到阻力,徘徊在价格区间或迅速下跌至下一个阻力数值。
对交易量在1000ETH以上、持有人在1000以上的NFT项目进行筛选后,得出748个NFT项目,
对项目进行 单一项目 人均资产计算 平均数为 $4,137,中位数为$1,461,这意味着“富豪”的资产极度拉高了整体的人均资产,使得不同项目用户的贫富差距加大。
进一步计算出人均持有资产排名,可以发现前几名呈断层式分布,如排名第1的CryptoPunks人均资产高达41万美金;第2名Bored Ape Yacht Club人均资产达25万美金;第3名Meebits人均资产约9万美金。
人均资产的分层也让NFT玩家形成了不同消费能力的群体,让NFT项目方和基础设施项目方针对不同用户需求设计产品和分层营销。
对符合条件的748个NFT项目进行区间人均资产计算,其中 $2000以下 是NFT项目的主要分布热区,用户人均资产在 $500~$2000 的项目占到总数的 52%,这部分用户也是大多数NFT项目所拥有的核心用户,总共有385个项目。
其次分布曲线在人均资产$20,000左右形成第二个波峰,这些项目包含了Cool Cats NFT、Otherdeed for Otherside等比较知名的项目,而人均$20,000资产也成为了这些项目核心用户的表征之一。
单一人均资产项目数量,数据来源:NFTGo.io
单一人均资产占比,数据来源:NFTGo.io
NFT流动性是指以一个合理的价格顺利出售NFT的能力,在缺乏流动性时,一些NFT必须打折才能快速出售。
NFT流动性与市场的火热程度息息相关。我们将交易量、交易者的活动趋势进行计算,用于表现为流动性趋势,可以得出过去一年市场整体流动性最好的时期为1月份和4月份,进入5月则流动性开始大幅下降,9月份为今年流动性最为枯竭的时期。
流动性趋势图,数据来源:NFTGo.io
其次是不同项目的流动性也大相径庭,总体特点为:排名靠前的NFT项目长期保持一定的流动性,并且流动性的波动率较低;而排名靠后的NFT项目则在发行后流动性逐渐趋于零并且受市场影响波动极大。下图为两个不同流动性的项目:
https://nftgo.io/collection/bored-ape-yacht-club/analytics/general
https://nftgo.io/collection/the-meta-key/analytics/general
以下是流动性排名前15位的NFT项目,它们大多数以Mint Pass属性为特点,比较有趣的一点是,偏同质化的NFT的流动性会更好一些:
NFT市场与传统加密市场既有相似又有差异。目前NFT市场也和传统加密市场关联性大,难免会受总行情的影响,但同时NFT市场反应比传统加密货币市场更“迟钝”,当市场波动较大时,NFT市场往往不会快速响应。下图可见,随着以太坊市值不断下跌,NFT市场市值没有直接跟随下跌,而是会有一段时间的延迟。
NFT市值和ETH市值趋势对比,数据来源:NFTGo.io
结合NFT特性进行分析,有以下几点原因:
一是因为NFT当前仍存在流动性不足的问题,在市场行情突然发生变化时,上架的NFT需长时间等待买卖者交易的完成。
二是因为大行情会带来网络拥挤,此时NFT的交易手续费极高,所以选择抛售和购买的人也会减少,于是造成交易量下跌但地板价跌幅不大的现象。
三在市场整体下跌时,持有数字资产的用户群体或可能置换成NFT从而规避波动,刺激了NFT市场。这种情况下NFT的价格并不会跟随加密市场所快速反映,从而在特殊情况下会跟加密市场呈反向发展。换句话说,一些发展稳定的NFT项目可能会被选择为加密市场下行的多样化避险资产。
在选定时间内购入Otherdeed数量前十的用户中,有位用户买入了55个Otherdeed,花费112.97ETH,按买入时的价格进行换算为总计约16万美元。截止6月21日,Otherdeed的地板价为2.4ETH,该巨鲸浮盈19.25ETH的利润,收益为17%,我们来看看他是如何用16万美元完成阶段抄底并完成盈利的。
Otherdeed第一巨鲸购买区间及价格走势图,数据来源:NFTGo.io
(1)从6月7日开始,随着Otherdeed的地板价逐渐降低,该巨鲸开始逐渐买入,在6月7日—6月8日以贴近地板价的价格首先买入了6个Otherdeed,均价在2.596ETH。
(2)6月9日Otherdeed的地板价跌破2.5ETH,他再次以均价2.368ETH买入10个Otherdeed,将短期持仓成本降至2.45ETH。
(3)6月12日Otherdeed加速下跌至1.8ETH,他完成短期的最后一批次加仓,以均价1.89ETH购入了39个Otherdeed,此时他将短期总持仓的成本降至2.05ETH。
总体来看他的策略为逐步加仓:跌幅越大、买的越多,将购买价格分为三个区间:2.5—2.7ETH、2.3—2.5ETH、1.7—2ETH,分别买入数量:6、10、39,总体成本控制在2.05ETH附近。
值得注意的是当6月13日—6月15日,Otherdeed价格开始回升时,他并没有因此躺赢,而是选择继续买入,说明该巨鲸对于该NFT具有自己的估值判断,认为该价格仍处于自己的“抄底区间”,所以即使已过价格的最低点仍可以继续购买。
其中比较有趣的一点是,在55次抄底中,他有34次是通过offer出价进行购买,21次是通过直接购买,这是他抄底的“小妙招”,也侧面说明下跌行情中人们接受“Offer出价”的概率将会增大。
我们再来看在6月7日——6月18日抄底BAYC数量最多的巨鲸,他是如何进行“抄底”。
从6月7日的价格开始计算,BAYC跌幅为10%时,他选择买入1个;6月13日,BAYC跌幅20%,再次开始购入,在跌幅20%—30%的区间买入5个,将短期成本控制在80ETH。在6月14日,他又从LooksRare用120ETH购买了稀有度top10%的BAYC。
BAYC第一巨鲸购买区间及价格走势图,数据来源:NFTGo.io
该巨鲸采用分区间对地板价的BAYC进行抄底,根据价格跌幅进行买入,价格跌幅每超过10%后便逐个购买,除此之外还针对不同稀有度的NFT进行分类抄底。
2022 年 8 月 26 日,X2Y2 宣布推出自定义版税功能,允许 NFT 买家在购买 NFT 时自主选择支付 100%、50% 或 0% 的对应比例版税,此举一出立即引起人们对于“版税”的讨论,许多NFT项目方表示版税是驱动项目发展的重要组成,让我们来看看头部的NFT项目方究竟通过版税赚了多少钱。截止12月30日Otherdeed已经通过版税获得了18K ETH的收益,按照12月30日的ETH价格,价值约为2196万美元,下图为一些项目方的版税收入,仅以OpenSea为参考:
今年许多在市场上一时火热的项目,在发行后交易额很快会迅速站上1K ETH,这样的NFT项目在1~5月大量涌出。(据NFTGo.io收录截至目前共有超过1215个NFT项目交易量大于1K ETH。)
https://nftgo.io/discover/top-collections?tag=all&timeSpan=all&sort=volumeEth&rarity=false
我们选取发行量10,000,发行价格0.08ETH、版税5%、交易额为1K ETH,进行粗略模拟计算
计算结果为发售收益800ETH,版税收益为50ETH,按照当时的ETH价格换算,首次发行成功项目方将共获得收益约为1,955,000美元,之后版税还将持续为其带来收益。
NFT炒作先由个别新颖项目引起话题热度,其次大批量项目开始模仿路径和营销策略,形成整体炒作,最终引发“出圈”效应。
在今年一月份,PFP类掀起的蓝筹热潮,最初由于CryptoPunks、BAYC等地板价不断上升,点燃了NFT的市场情绪,这让人们产生优质项目上涨的预期,再次出现对早期蓝筹项目的FOMO情绪,随后Azuki、Clone X、Mfer等一众项目随后发行,整体的发行节奏均借鉴了当时最成功的项目,市场交易量的攀升引发一月份NFT市场的整体繁荣。再比如今年goblintown.wtf 的成功使得“Free Mint”一度成为5、6月份NFT项目的主流发行方式。
2022年一月份NFT交易总量(来源:NFTGo.io)
这些“模仿式炒作”也让NFT市场充斥着从画风概念、发行节奏、数据设计、官网设计都十分相似的五花八门的项目。
NFT项目及它们的模仿者,数据来源:NFTGo.io
在今年的NFT发展趋势中,我们也可以发现NFT由最初媒体渲染的高价拍卖品,从消费品过渡,慢慢到一种基于社区的投资品和身份牌,最后落于游戏和Pass上的实用性,越新颖的概念越能引起市场的关注,也越能被炒作。NFT的炒作概念轮动大致为:
这种新颖概念引起的板块轮动同时体现在排名靠前的NFT项目上:当一个项目引入了新颖概念如:Bored Ape Yacht Club引入“Game”的概念时,该项目会市值短暂上升,同时相邻的其他项目会进行模仿,造成排行前几名的项目的市值轮流冲高的现象。
前几名项目轮流抢占排行榜,数据来源:NFTGo.io
许多NFT价格在市场情绪波峰达到历史新高,但随着市场情绪的稳定,这些项目的价格也开始下跌。
比如:今年1月份,大多数NFT的价格上涨超过8%的比例(包括:Doodles、Azuki、Mfers和Meebits等)这让新发行项目吸引了大量的巨鲸和投资者,带动了整体市场情绪。新项目在经历了发行的波动期后进入价格平稳期,后期随着事件再次波动。
NFT的平均价格上涨、下跌和持平的天数百分比(1.1-2.15),数据来源: NFTGo.io
而在5月初到5月中旬阶段,NFT 市场也跟随数字市场进入一定的冷静期,与此同时价格下跌的天数比例较于前期牛市明显增多,上涨天数的比例越来越少,整体市场也开始处于下行区间,即使是头部NFT项目表现也会受到整体性市场情绪所把控,下跌天数比例也往往多于上涨天数。
NFT的平均价格上涨、下跌和持平的天数百分比(5.1-5.15),数据来源: NFTGo.io
今年创下高价成交的NFT数量众多,前100名最高价格均成交在今年,它们的成交价均在250 ETH以上。
其中今年最高成交价由CryptoPunk #5822于2月创下,成交价格为8K ETH。
https://nftgo.io/asset/ETH/0xb47e3cd837ddf8e4c57f05d70ab865de6e193bbb/5822
成交价格排名前10有9个是CryptoPunk,CryptoPunk依旧是高价记录刷榜者。
https://nftgo.io/analytics/top-nft-sales?tag=all&timeSpan=1y&sort=price
Games
PFP
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按照年度交易量
按照年度交易者数量
来源:金色财经